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Enregistrement W4311620417 · doi:10.1080/25726668.2022.2151112

Quality assurance considerations for friction rock stabilizers

2022· article· en· W4311620417 sur OpenAlexafffund
John Hadjigeorgiou, Steven J. Thorpe, Kevin M. Cole

Notice bibliographique

RevueMining Technology Transactions of the Institutions of Mining and Metallurgy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésQuality assuranceQuality (philosophy)GeologyGeotechnical engineeringForensic engineeringMining engineeringEngineeringOperations managementPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Friction rock stabilizers (FRS) are routinely used to provide rock reinforcement to excavations in hard rock. Since the expiration of the original patent taken out in 1977, FRS are now available from multiple suppliers. The expectation that all FRS are equivalent, however, is not necessarily accurate. There are inherent variations in the design configuration, material chemistry/properties, and consequently in performance. In this context, a full traceability from steel grade and heat treatment to final product is critical. This paper reports the results of a QA/QC investigation aiming to identify the material properties for three equivalent FRS from the same supplier. A series of mechanical and accelerated corrosion tests highlighted the differences in these rockbolts. This work provides a template for a more comprehensive quality assurance programme to ensure compliance of FRS. This is critical when rockbolts, due to global supply chain constraints, are outsourced from multiple sources worldwide.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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